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降壓設(shè)(shè)計(jì)

  • J-Link用戶手冊(中文)

    J-Link用戶手冊(中文)，是學(xué)習(xí)ARM開發(fā)的好東知。

    標(biāo)簽： J-Link 用戶手冊

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：mingaili888

  • [一些機(jī)器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG

    ·[一些機(jī)器人方面的PDF].Introduction.to.Robotics,.Mechanics.and.Control.JOHN.J.CRAIG

    標(biāo)簽： Introduction Mechanics Robotics Control

    上傳時間： 2013-06-08

    上傳用戶：uuuuuuu

  • J:\HY-SRF05超聲波模塊（全部資料）

    J:\HY-SRF05超聲波模塊（全部資料） 內(nèi)有51，pic測距程序，顯示程序1602,12864，等還有模塊原理圖等

    標(biāo)簽： HY-SRF 05 超聲波模塊

    上傳時間： 2013-07-03

    上傳用戶：yzhl1988

  • 開關(guān)電源基本原理介紹

    開關(guān)電源基本原理與設(shè)計介紹，臺達(dá)的資料，很好的

    標(biāo)簽： 開關(guān) 電源基本

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：cursor

  • J-LINK驅(qū)動程序arm v4.10b

    J-LINK驅(qū)動程序arm v4.10b，需要的下載用用吧。

    標(biāo)簽： J-LINK 4.10 arm 驅(qū)動程序

    上傳時間： 2013-04-24

    上傳用戶：chfanjiang

  • _Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Circuits_-_FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems_(2006)

    _Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Circuits_-_FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems_(2006)_-_DDU一些硬體設(shè)計教學(xué)文件

    標(biāo)簽： Wiley_Synthesis_of_Arithmetic_Cir FPGA_ASIC_and_Embedded_Systems cuits 2006

    上傳時間： 2013-08-20

    上傳用戶：lchjng

  • 小波分析在信號降噪中的應(yīng)用

    針對信號檢測中經(jīng)常存在的噪聲污染問題，利用小波分解之后可以在各個層次選擇閾值，對噪聲成分進(jìn)行抑制，手段更加靈活。本文介紹了小波變換的一般理論以及在信號降噪中的應(yīng)用，分析了被噪聲污染后的信號的特性；利用MATLAB軟件進(jìn)行了信號降噪的模擬仿真實(shí)驗(yàn)并在降噪光滑性和相似性兩個方面體現(xiàn)出小波變換的優(yōu)勢。本文分別使用了不同類型的小波和相同類型小波下不同閾值對信號進(jìn)行了降噪．仿真結(jié)果表明小波變換具有良好降噪的效果。

    標(biāo)簽： 小波分析 信號降噪 中的應(yīng)用

    上傳時間： 2013-10-19

    上傳用戶：alex wang

  • 脈搏波信號降噪和特征點(diǎn)識別研究

    對脈搏波的完全分析是建立在含有少量噪聲且較為清晰的脈搏波信號中，然而在采集脈搏波信號時容易受到多種干擾的影響，使其提取出來的脈搏波含有大量的噪聲，因此降噪處理顯得尤為必要。同時，脈搏波中含有人體生理病理信息，不同的人將表現(xiàn)為不同的特征，可以看出確定脈搏波特征點(diǎn)對于分析人體生理健康很有意義。針對信號去噪問題采用小波變換和多分辨率分析的方法，該方法在時域和頻域都能表征信號局部信息的能力，且具有對信號具有自適應(yīng)性。運(yùn)用極值法確定出脈搏波的峰值點(diǎn)，然后再根據(jù)峰值點(diǎn)確定出其他特征點(diǎn)的位置，實(shí)驗(yàn)證明該方法能夠增加特征點(diǎn)的檢出率。

    標(biāo)簽： 脈搏波 信號降噪 特征點(diǎn)識別

    上傳時間： 2013-10-12

    上傳用戶：shirleyYim

  • 基于仿生小波變換和模糊推理的語音降噪算法研究

    提出了一種基于仿生小波變換和模糊推理的變步長自適應(yīng)濾波語音降噪算法。該算法首先用仿生小波變換法對包含噪聲的語音信號進(jìn)行小波分解，以分離出來的噪聲信號作為自適應(yīng)濾波器的輸入，選擇基于模糊推理變步長自適應(yīng)算法對帶噪聲語音信號進(jìn)行降噪處理，最終實(shí)現(xiàn)語音信號的信噪分離，去除語音信號中的噪聲。仿真結(jié)果表明，該方法對語音信號有較為明顯的降噪效果。

    標(biāo)簽： 仿生 小波變換 模糊推理 語音降噪

    上傳時間： 2013-10-14

    上傳用戶：戀天使569

  • 形態(tài)梯度小波降噪與S變換的齒輪故障特征抽取算法

    針對齒輪故障特征信號具有強(qiáng)噪聲背景、非線性、非平穩(wěn)性特點(diǎn)，提出采用形態(tài)梯度小波對齒輪振動信號進(jìn)行降噪。首先使用形態(tài)梯度小波把齒輪振動信號分解到多個尺度上，然后對各層的細(xì)節(jié)系數(shù)進(jìn)行軟閾值方法降噪處理，對經(jīng)過處理后的小波系數(shù)進(jìn)行重構(gòu)。對降噪后的齒輪振動信號采用S變換多分辨率時頻分析，能夠從具有良好的時頻分辨率的S變換譜圖提取齒輪故障特征。通過仿真試驗(yàn)和故障軸承的信號分析證明，該方法具有短時傅里葉變換和小波變換的優(yōu)點(diǎn)，不存在Wigner-Ville分布的交叉干擾和負(fù)頻率，能有效地提取隱含在噪聲中的齒輪故障特征，適合齒輪故障的在線監(jiān)測和診斷。

    標(biāo)簽： 梯度 小波降噪 S變換 齒輪故障

    上傳時間： 2013-11-01

    上傳用戶：AISINI005

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